基于特征融合的轻量级SSD目标检测方法

摘要

针对应用于嵌入式设备的轻量级目标检测算法,本文提出了一种基于特征融合的改进方案.针对目前Mobile-NetV2-SSD轻量级目标检测算法检测精度低、小目标检测效果差的问题,结合FPN特征金字塔的特征融合思想,选用了MobileNetV2-SSD中包含较多语义信息的3层特征层进行融合,利用多尺度检测的原理,将融合后的特征层重新生成特征金字塔进行目标检测.使用PASCAL VOC 2007数据集对改进后的目标检测模型和原模型进行对比测试,其检测精度mAP相对原模型提高了3.9％,达到了76.5％,同时模型对于小目标的检测效果也有了显著提升.最后将模型部署至嵌入式设备Jetson AGX Xavier中进行测试,改进后的模型在网络结构更加复杂的情况下检测速度接近原模型,达到了22 FPS的检测速度,可以实现嵌入式设备上的实时目标检测.